인공지능의 시작! 퍼셉트론으로 배우는 딥러닝 핵심 원리
퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 그리고 딥러닝의 세계로!
이번 시간에는 퍼셉트론이라는 인공지능 모델에 대해 알아볼 거야. 마치 사람의 뇌 신경망처럼 작동하는 건데, 이걸 여러 개 쌓으면 다층 퍼셉트론이 되고, 이걸 더 발전시키면 우리가 요즘 많이 듣는 딥러닝이 되는 거지!
왜 퍼셉트론을 배울까?
우리가 AI 모델을 만들 때, 결국에는 입력과 출력 사이의 관계를 파악하는 함수를 만드는 거라고 생각하면 돼. 예를 들어, 사진을 보고 "고양이가 안경을 쓰고 있네"라고 설명하거나, 음성 신호를 듣고 "오늘 정말 즐겁다!"라고 말하는 것처럼 말이야.
이런 복잡한 일들을 하려면 AI 모델이 똑똑해야 하는데, AI 모델은 결국 파라미터(매개변수)라는 걸 조절해서 똑똑해지는 거야. 마치 게임 캐릭터의 능력치를 올리는 것처럼 말이지. 그런데 이 파라미터가 수백만 개가 될 수도 있어서 사람이 일일이 설정하기는 불가능해. 그래서 데이터를 보고 스스로 파라미터를 배우도록 하는 거지.
퍼셉트론, 첫 번째 똑똑이!
가장 처음 나온 똑똑이가 바로 퍼셉트론이야. 이건 마치 입력값들에 가중치를 곱해서 더한 다음에, 어떤 기준값(임계값)보다 크면 1, 작으면 0을 내보내는 방식이야.
- 가중치: 입력값의 중요도를 나타내는 숫자. 중요한 입력일수록 가중치가 커.
- 임계값: 출력을 결정하는 기준이 되는 숫자.
이걸 수학적으로 표현하면 (입력값 * 가중치)의 합이 되고, 이 값이 임계값보다 크면 1, 작으면 0이 되는 거지.
퍼셉트론으로 논리 게이트 만들기
퍼셉트론은 아주 간단한 논리 게이트들을 만들 수 있어.
- AND 게이트: 두 입력이 모두 1일 때만 1을 출력.
- 예시: 입력이 (1, 1)이면 출력 1, 그 외에는 0.
- OR 게이트: 두 입력 중 하나라도 1이면 1을 출력.
- 예시: 입력이 (0, 0)이면 출력 0, 그 외에는 1.
이런 게이트들을 잘 조합하면 컴퓨터의 모든 기능을 만들 수 있다고 해서 연구자들이 열심히 연구했지.
XOR 게이트의 한계
그런데 퍼셉트론으로는 XOR 게이트를 만들 수 없다는 문제가 있었어. XOR 게이트는 입력이 다를 때만 1을 출력하는데, 이걸 직선 하나로 구분할 수가 없거든. 마치 점들을 직선으로 나누려고 하는데, 아무리 그어도 완벽하게 나눌 수 없는 것처럼 말이야.
이것 때문에 한동안 신경망 연구가 주춤하기도 했어.
XOR 게이트를 해결하는 방법들
하지만 XOR 게이트 같은 복잡한 문제도 해결할 방법이 있어!
- 새로운 특징 만들기: 입력값들을 조합해서 새로운 특징을 만들면 직선으로 구분할 수 있게 돼. 마치 2차원 평면에서 안 되는 걸 3차원으로 올려서 구분하는 것처럼 말이야.
- 비선형 활성화 함수 사용: 퍼셉트론에 비선형 활성화 함수라는 걸 추가하면 복잡한 함수도 표현할 수 있게 돼. 마치 꺾이는 부분을 만들어주는 거지.
- 여러 개의 퍼셉트론 쌓기 (다층 퍼셉트론): 여러 개의 퍼셉트론을 층층이 쌓으면 XOR 게이트 같은 문제도 해결할 수 있어. 이게 바로 다층 퍼셉트론의 시작이야!
딥러닝은 블랙박스가 아니야!
요즘 딥러닝이 마치 만능처럼 보이지만, 그냥 데이터만 넣으면 다 되는 블랙박스는 아니야. 어떤 구조로 데이터를 처리할지, 즉 데이터 흐름을 어떻게 설계하느냐가 정말 중요해. 우리가 이 수업에서 바로 그런 데이터 흐름을 설계하는 방법을 배우게 될 거야.
요약
- 퍼셉트론: AI 모델의 가장 기본적인 단위. 입력에 가중치를 곱해 더하고 임계값으로 출력 결정.
- 논리 게이트: 퍼셉트론으로 AND, OR 같은 간단한 논리 게이트를 만들 수 있어.
- XOR 게이트의 한계: 퍼셉트론 하나로는 XOR 게이트를 만들 수 없어.
- 해결 방법: 새로운 특징 만들기, 비선형 활성화 함수 사용, 다층 퍼셉트론 사용.
- 다층 퍼셉트론: 여러 개의 퍼셉트론을 쌓아 더 복잡한 문제를 해결.
- 딥러닝: 다층 퍼셉트론을 더 깊고 복잡하게 만든 것. 데이터 흐름 설계가 중요!
다음 시간에는 더 자세한 내용들을 알아보자!